我試圖在 Plotly 中突出顯示時(shí)間段。我似乎最好的方法是使用 Shapes，就像這樣，但在現(xiàn)實(shí)世界中，您不想像示例 url 中那樣手動(dòng)添加每個(gè)形狀。我認(rèn)為 for 循環(huán)是最好的解決方案，但歡迎其他（計(jì)算量較小的）建議。我的腳本如下所示：np.random.seed(12345)rows = 20x = pd.Series(np.random.randn(rows),index=pd.date_range('1/1/2020', periods=rows)).cumsum()df = pd.DataFrame({"index": x})# add column showing what to shadedf["signal"] = df['index'] < 5# plot index and highlight periods with Rectangle Shapes in Plotlyfig = px.line(df, x=df.index, y="index")for row in df.iterrows(): if df['signal'] == False: ply_shapes['shape_' + str(i)]=go.layout.Shape(type="rect", x0=df.dato[i-1], y0=0, x1=df.dato[i], y1=2000, opacity=0.5, layer="below" )lst_shapes=list(ply_shapes.values())fig.update_layout(shapes=lst_shapes)fig.show()但這返回：ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
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臨摹微笑
TA貢獻(xiàn)1982條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊
您的代碼片段無法工作的原因有多種。
1. iterrows()返回一個(gè)迭代器，其中包含每行的索引和每行中的數(shù)據(jù)作為seres。要使用它，您必須替換
for row in df.iterrows(): if df['signal'] == False:
與（例如）：
for row in df.iterrows(): if row[1]['signal'] == True:
引發(fā)您的錯(cuò)誤是因?yàn)槟峙淞艘幌盗?em>with而True, False不是if df['signal'] == False:像if row[1]['signal'將做的那樣分配單個(gè)值。
但僅僅解決這個(gè)問題并不能幫助你。至少不在您的代碼片段的范圍內(nèi)，因?yàn)椋?/p>
2. dato您的示例數(shù)據(jù)框中不存在。
類似的問題之前已經(jīng)被問過并回答過。但由于對于聽起來非常不同的問題，解決方案是相似的，因此我決定也為您的用例制定一個(gè)自定義解決方案。
在這兩種情況下，最好的方法在很大程度上取決于您如何在時(shí)間序列中識(shí)別和分配突出顯示的時(shí)間段。以下示例將使用隨機(jī)數(shù)據(jù)并根據(jù)閾值識(shí)別要突出顯示的時(shí)間段。就像你的問題一樣。
我的建議將歸結(jié)為一個(gè)函數(shù)，highLights()該函數(shù)將一個(gè)繪圖圖、一個(gè) pandas 系列和一個(gè)閾值作為輸入，以及一些其他細(xì)節(jié)（看看文檔字符串）。
highLights()具有一些示例輸入的函數(shù)：
fig = highLights(fig = fig, variable = 'signal', level = 5, mode = 'above', fillcolor = 'rgba(200,0,200,0.2)', layer = 'below')
陰謀
完整代碼：
# imports
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import datetime
pd.set_option('display.max_rows', None)
# data sample
cols = ['signal']
nperiods = 200
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 12, size=(nperiods, len(cols))),
columns=cols)
datelist = pd.date_range(datetime.datetime(2020, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'),periods=nperiods).tolist()
df['dato'] = datelist
df = df.set_index(['dato'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.iloc[0] = 0
df = df.cumsum().reset_index()
# plotly setup
fig = px.line(df, x='dato', y=df.columns[1:])
fig.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='rgba(0,0,255,0.1)')
fig.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='rgba(0,0,255,0.1)')
# function to set background color for a
# specified variable and a specified level
def highLights(fig, variable, level, mode, fillcolor, layer):
"""
Set a specified color as background for given
levels of a specified variable using a shape.
Keyword arguments:
==================
fig -- plotly figure
variable -- column name in a pandas dataframe
level -- int or float
mode -- set threshold above or below
fillcolor -- any color type that plotly can handle
layer -- position of shape in plotly fiugre, like "below"
"""
if mode == 'above':
m = df[variable].gt(level)
if mode == 'below':
m = df[variable].lt(level)
df1 = df[m].groupby((~m).cumsum())['dato'].agg(['first','last'])
for index, row in df1.iterrows():
#print(row['first'], row['last'])
fig.add_shape(type="rect",
xref="x",
yref="paper",
x0=row['first'],
y0=0,
x1=row['last'],
y1=1,
line=dict(color="rgba(0,0,0,0)",width=3,),
fillcolor=fillcolor,
layer=layer)
return(fig)
fig = highLights(fig = fig, variable = 'signal', level = 5, mode = 'above',
fillcolor = 'rgba(200,0,200,0.2)', layer = 'below')
fig.update_layout(template = 'plotly_dark')
fig.show()
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